[发明专利]一种适用于MIMO‑OFDM系统的信道矩阵与干扰协方差矩阵估计方法

摘要

本发明提出一种适用于MIMO‑OFDM系统的信道矩阵与干扰协方差矩阵估计方法，其特征在于，基于最大后验概率准则，联合估计每个子载波上的信道矩阵与干扰协方差矩阵。所述方法具体为1）采用最小二乘（LS）准则，获得信道矩阵的初始估计；2) 将干扰协方差矩阵用一个低维度的矩阵表示，利用当前信道矩阵的估计值，得到低维度矩阵关于接收数据的后验概率密度函数，最大化该后验概率密度函数获得干扰协方差矩阵的估计；3) 利用步骤2)中干扰协方差矩阵的估计值，得到信道矩阵关于接收数据的后验概率密度函数，最大化该后验概率密度函数获得信道矩阵的估计；4) 迭代进行步骤2)和步骤3) 直至收敛。其特点是，所给出的方案能有效提高信道矩阵和干扰协方差矩阵的估计精度。

主权项

一种适用于MIMO‑OFDM系统的信道矩阵与干扰协方差矩阵估计方法，其特征在于，基于最大后验概率准则，设计迭代算法，联合估计每个子载波上信道矩阵与干扰协方差矩阵，所述方法具体为a)采用最小二乘准则，获得信道矩阵的初始估计；b)将干扰协方差矩阵用一个低维度的矩阵表示，利用当前信道矩阵的估计值，得到低维度矩阵关于接收数据的后验概率密度函数，最大化所述低维度矩阵关于接收数据的后验概率密度函数，获得低维度矩阵的估计，从而得到干扰协方差矩阵的估计；将干扰协方差矩阵用一个低维度的矩阵表示，其具体方法为：首先，将每个子载波上的干扰协方差矩阵表示为一个低阶矩阵与该低阶矩阵共轭转置的乘积，其中低阶矩阵由干扰协方差矩阵的特征值与特征向量构成，其阶数通过最小描述长度算法获得；其次，将所有子载波上的低阶矩阵做时域平滑，其平滑阶数通过最小描述长度算法获得；最后，将这两个处理过程结合起来，则所有子载波上的干扰协方差矩阵均用同一个低维度矩阵表示；c)利用b)中干扰协方差矩阵的估计值，得到信道矩阵关于接收数据的后验概率密度函数，最大化所述信道矩阵关于接收数据的后验概率密度函数，获得信道矩阵的估计；d)迭代进行b)和c)直至收敛。